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本月竞赛学习将以对话意图识别展开，意图识别是指分析用户的核心需求，错误的识别几乎可以确定找不到能满足用户需求的内容，导致产生非常差的用户体验。在对话过程中要准确理解对方所想表达的意思，这是具有很大挑战性的任务。自然语言处理基础文本分类路线：TFIDF、FastText、BERT、Prompt文本大模型BERT、T5和GPT原理在本月中我们将加入与ChatGPT精度对比（由小助手教ChatGPT进行

https://stackoverflow.com/questions/63182524/runtimeerror-iter-is-only-supported-inside-of-tf-function-or-when-eager-e 访问时间 2023/3/19.¹ 你可以参考这里的文档来学习如何使用tf.data.Dataset API。你的代码出现了一个运行时错误，提示你只能在tf.fun

文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，都需要根据原文本

深度学习开发必读：Shell速成[万字详解，附源码]基础概念缘起经常跑模型的小伙伴对sh文件一定不陌生。譬如，我们在深度学习模型开始配置时候，往往会涉及一堆脚本文件。深入的理解这些脚本，有助于我们自定义训练方法，自主改变路径，甚至可以跑出比论文更精湛的模型来。而脚本里面的常用命令，就是我们需要掌握的。说起 Shell 语言，其实很多人习惯的叫法是叫做 Shell 脚本。或许你在还没学习之前就听说过

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有时，我们会在系统中将多个文件打包成一个单独的文件，通过本关的学习，我们将学会如何在系统中将多个文件/目录打包生成一个文件。本关任务：使用命令完成文件和目录的打包操作。（的简写）工具可完成许多功能，其名称源于它的原始功能－创建和读取归档文件和备份磁带。如今，该工具常用来将多个文件或多个目录打包成一个文件，或者将某个文件分解开。接下让我们详细的学习的使用方法。命令可以将多个文件/目录进行打包，将多个

最近研究了一下微信小程序，感觉和vue思想几乎一致，自己也在写一些小Demo进行练习，但是考虑到需要进行版本控制，于是研究了一下将项目上传到github的步骤，网上也有很多其他博主写的相关文章，我也是踩了很多坑才成功，下面来和大家分享一下：Step1：点击开发工具右上角的版本控制按钮Step2：点击初始化仓库：等待初始化结束Step3：在github新建仓库：复制仓库地址：(HTTP)Step4：

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